案例：跨境电商如何用ChatGFT选品ChatGPT+素材和资料来自：Jungle ScoutEM, Michael Soltis 和 文韬武韬AIGC。

1. 在你所在的公司（行业、领域），正在用大数据处理哪些业务？可以用大数据实现哪些价值？笔者在一家成立于1885年的全球性跨国银行，用大数据处理的业务包括：分析出洗黑钱的用户，根据用户的存款和消费数据给用户信用评分，贷款的时候给出相应额度。大数据实现的价值：全球性洗黑钱会使市场失去公平，比如贩毒、恐怖组织把来历不明的钱洗白。大数据能分析出这些行为，阻止危险行为的进行。给用户信用评级，能让给银行提供

生成式 AI 是一项惊人的技术，但它并非万能。在这个视频中，我们将仔细看看大型语言模型（LLM）能做什么，不能做什么。我们将从我发现的一个有用的心理模型开始，了解它能做什么，然后一起看看 LLM 的一些具体限制。我发现理解这些限制可以降低你在尝试使用它们做它们不擅长的事情时被绊倒的机会，所以让我们深入了解一下。如果你想弄清楚引导 LLM 能做什么，这里有一个问题，我发现它提供了一个有用的心理框架。

展示了一个完整的问答系统的实现，使用了Flask来构建Web界面、langchain进行文档处理和检索，以及OpenAI的语言模型。代码的复杂性在于集成了多种高级技术和处理大型数据集和语言模型。运行效果如下：代码以及注释如下（

假设一个人想要使用需要完全匹配标题、作者或其他易于机器索引的标准的查询来搜索大型文学作品数据集。这样的任务非常适合使用 SQL 等语言的关系数据库。但是，如果想要支持更抽象的查询，例如“内战诗歌”，则不再可能依赖简单的相似性指标，例如两个短语之间的共同词数。例如，查询“科幻小说”与“未来”的相关性比与“地球科学”的相关性更高，尽管前者有 0，而后者有 1，与查询相同的词。机器学习 (ML) 极大地

笔者在Mac OS中安装环境，所以命令修改了一点点如下：本地安装1. 可选使用 conda/minicoda环境conda为包管理工具，https://github.com/conda/condaconda env remove d2l-zhconda create -y -n d2l-zh python=3.8 pipconda activate d2l-zh2. 安装需要的包pip3 inst

Large Language Model（大型语言模型）是指具有大规模参数数量和处理能力的语言模型。这些模型通过深度学习技术训练，能够处理和生成自然语言文本。大型语言模型在自然语言处理领域发挥着重要作用，它们能够理解和生成文本，执行语言相关的任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析、对话系统等。这些模型的训练基于大量的文本数据集，使其能够学习语言的结构、语法、语义和上下文相关性。近年来，随着技术的发展

终于学完了 生成式AI和大语言模型 Generative AI & LLMs.而规模并不总是指更大，研究团队正在致力于小型设备和边缘部署的模型优化。例如，llama.cpp是LLaMA模型的C++实现，使用四位整数量化以在笔记本电脑上运行。同样，我相信我们将在整个模型开发生命周期中看到进展和效率的提高。特别是，在预训练、微调和强化学习方面将出现更高效的技术。我们将看到越来越多的大型语言模型的能力不

语言模型，特别是像GPT这样的高级模型，正与其他技术，如计算机视觉、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）整合，以创造更为沉浸式和交互式的体验。它的目的是理解用户的问题或命令，并生成有意义的、相关的回答。迁移学习是一种训练模型的策略，它首先在大量的通用数据上预训练一个模型，然后使用较少的特定数据微调它，使其适应特定的任务或领域。综上所述，语言模型的未来充满了无限的可能性，但也伴随着技术、伦理和社会等多

说明Provisioning profile doesn't support the Associated Domains capability用企业证书编译XCode 11 的代码时，提示错误Provisioning profile doesn't support the Associated Domains capability.或者Provisioning profile "****.***